રોબોટિક્સ એ વિજ્ઞાન અને ટેક્નોલોજીનું અનોખું મિશ્રણ છે જે મશીનો બનાવે છે જે મનુષ્યની ક્રિયાઓની નકલ કરે છે.
2000 ના દાયકાના પ્રારંભમાં, 90% રોબોટ્સ પુનરાવર્તિત કાર્યો માટે માનવોને બદલે કાર ઉત્પાદન પ્લાન્ટમાં હતા. હવે રોબોટ્સ ઘરોને વેક્યૂમ કરી શકે છે અને રેસ્ટોરન્ટમાં પણ સેવા આપી શકે છે.
રોબોટમાં સામાન્ય રીતે ત્રણ પ્રકારના ઘટકો હોય છે; યાંત્રિક શરીર; ઇલેક્ટ્રિક હાડપિંજર, અને છેલ્લે કોડ સાથે બનેલું મગજ.
આ ઘટકો રોબોટને ડેટા (ઘણી વખત સેન્સરમાંથી) એકત્રિત કરવાની, વર્તનને અનુકૂલિત કરવા અને કાર્યોને પૂર્ણ કરવા માટે પ્રોગ્રામ કરેલ તર્ક દ્વારા નિર્ણય લેવાની મંજૂરી આપે છે.
રોબોટ્સમાં ત્રણ પ્રકારના પ્રોગ્રામ હોઈ શકે છે; રીમોટ કંટ્રોલ (RC), કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI), અથવા હાઇબ્રિડ.
આરસી પ્રોગ્રામ્સને એવા માણસના હસ્તક્ષેપની જરૂર છે જે રોબોટને કોડના અમલ માટે શરૂઆત અને/અથવા સ્ટોપ સિગ્નલ આપી શકે. પ્રોગ્રામ્સમાં વિવિધ પ્રકારનાં અલ્ગોરિધમ્સનો સમાવેશ થાય છે, દરેકનું અલગ કાર્ય હોય છે.
અલ્ગોરિધમ શું છે?
એલ્ગોરિધમ એ કોડની રેખાઓની શ્રેણી છે જેનો ઉપયોગ રોબોટ અમુક સૂચનાઓ કરવા માટે કરી શકે છે. તે ડેવલપરના વિચારોને એવી ભાષામાં અનુવાદિત કરે છે જે રોબોટ્સ દ્વારા સમજાય છે.
અલ્ગોરિધમ્સ સ્યુડોકોડ, ફ્લોચાર્ટ સહિત અનેક પ્રકારના સંકેતોમાં વ્યક્ત કરી શકાય છે. પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ, અથવા નિયંત્રણ કોષ્ટકો.
આ લેખમાં આપણે આ પ્રોગ્રામ્સમાં ઉપયોગમાં લેવાતા કેટલાક સામાન્ય પ્રકારના અલ્ગોરિધમ્સની ચર્ચા કરીશું.
રોબોટિક્સમાં ઉપયોગમાં લેવાતા અલ્ગોરિધમ્સના પ્રકાર
1. ગમે ત્યારે A* અલ્ગોરિધમ
A* અલ્ગોરિધમ એ એક પાથ શોધ અલ્ગોરિધમ છે જેનો ઉપયોગ બે બિંદુઓ વચ્ચેનો સૌથી શ્રેષ્ઠ માર્ગ શોધવા માટે થાય છે, એટલે કે, સૌથી નાની કિંમત સાથે.
કોઈપણ સમયે A* અલ્ગોરિધમમાં લવચીક સમયની કિંમત હોય છે અને જો તે વિક્ષેપિત થાય તો પણ તે ટૂંકો રસ્તો પરત કરી શકે છે કારણ કે તે પહેલા બિન-શ્રેષ્ઠ ઉકેલ જનરેટ કરે છે અને પછી તેને ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે.
આ ઝડપી નિર્ણય લેવાની મંજૂરી આપે છે કારણ કે રોબોટ શરૂઆતથી શરૂ કરવાને બદલે અગાઉની ગણતરીઓ પર નિર્માણ કરી શકે છે.
તે કેવી રીતે કામ કરે છે?
તે એક 'ટ્રી' બનાવીને આ કરે છે જે શરૂઆતના નોડથી લઈને સમાપ્તિ માટેના માપદંડો ટ્રિગર ન થાય ત્યાં સુધી વિસ્તરે છે જેનો અર્થ છે કે ઓછા ખર્ચાળ માર્ગ ઉપલબ્ધ છે.
2D ગ્રીડ અવરોધો સાથે બનાવવામાં આવે છે અને પ્રારંભિક કોષ અને લક્ષ્ય કોષો પિન-પોઇન્ટેડ હોય છે.
એલ્ગોરિધમ નોડના 'મૂલ્ય'ને f દ્વારા વ્યાખ્યાયિત કરે છે જે પરિમાણો g (પ્રારંભિક નોડથી પ્રશ્નમાં નોડ તરફ જવાની કિંમત) અને h (પ્રશ્નોમાં રહેલા નોડમાંથી લક્ષ્ય નોડ તરફ જવાની કિંમત) નો સરવાળો છે.
કાર્યક્રમો
ઘણી બધી રમતો અને વેબ-આધારિત નકશા અસરકારક રીતે ટૂંકો રસ્તો શોધવા માટે આ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે. તેનો ઉપયોગ મોબાઈલ રોબોટ માટે પણ થઈ શકે છે.
તમે જેવી જટિલ સમસ્યાઓ પણ હલ કરી શકો છો ન્યુટન-રાફસન સંખ્યાનું વર્ગમૂળ શોધવા માટે પુનરાવૃત્તિ લાગુ પડે છે.
અવકાશમાં ઑબ્જેક્ટની ગતિ અને અથડામણની આગાહી કરવા માટે તેનો ઉપયોગ ટ્રેજેક્ટરી સમસ્યાઓમાં પણ થાય છે.
2. D* અલ્ગોરિધમ
D*, ફોકસ્ડ D* અને D* Lite એ બે બિંદુઓ વચ્ચેનો સૌથી ટૂંકો રસ્તો શોધવા માટે વધારાના સર્ચ અલ્ગોરિધમ્સ છે.
જો કે, તેઓ A* એલ્ગોરિધમ્સ અને નવી શોધોનું મિશ્રણ છે જે તેમને અજાણ્યા અવરોધો માટે તેમના નકશામાં માહિતી ઉમેરવાની મંજૂરી આપે છે.
ત્યારબાદ તેઓ માર્સ રોવરની જેમ નવી માહિતીના આધારે રૂટની પુનઃ ગણતરી કરી શકે છે.
તે કેવી રીતે કામ કરે છે?
D* અલ્ગોરિધમનું કાર્ય A* જેવું જ છે, અલ્ગોરિધમ પ્રથમ f, h વ્યાખ્યાયિત કરે છે અને ખુલ્લી અને બંધ સૂચિ બનાવે છે.
આ પછી, D* અલ્ગોરિધમ તેના પડોશી નોડ્સના g મૂલ્યનો ઉપયોગ કરીને વર્તમાન નોડની g મૂલ્ય નક્કી કરે છે.
દરેક પડોશી નોડ વર્તમાનના g મૂલ્ય વિશે અનુમાન લગાવે છે અને સૌથી ટૂંકું g મૂલ્ય નવા g મૂલ્ય તરીકે સ્વીકારવામાં આવે છે.
કાર્યક્રમો
D* અને તેના ચલોનો વ્યાપકપણે મોબાઈલ રોબોટ માટે ઉપયોગ થાય છે અને સ્વાયત્ત વાહન સંશોધક.
આવી નેવિગેશન સિસ્ટમ્સમાં માર્સ રોવર્સ ઓપોર્ચ્યુનિટી અને સ્પિરિટ પર પરીક્ષણ કરાયેલ પ્રોટોટાઇપ સિસ્ટમ અને નેવિગેશન સિસ્ટમનો સમાવેશ થાય છે જેણે જીત મેળવી હતી. DARPA અર્બન ચેલેન્જ.
3. PRM અલ્ગોરિધમ
PRM, અથવા સંભવિત રોડમેપ, આપેલ નકશા પર મુક્ત અને કબજે કરેલી જગ્યાઓ પર આધારિત સંભવિત પાથનો નેટવર્ક ગ્રાફ છે.
તેનો ઉપયોગ જટિલ આયોજન પ્રણાલીઓમાં અને અવરોધોની આસપાસ ઓછા ખર્ચે માર્ગો શોધવા માટે થાય છે.
PRM તેમના નકશા પર પોઈન્ટના રેન્ડમ નમૂનાનો ઉપયોગ કરે છે જ્યાં રોબોટ ઉપકરણ સંભવતઃ ખસેડી શકે છે અને પછી ટૂંકા માર્ગની ગણતરી કરવામાં આવે છે.
તે કેવી રીતે કામ કરે છે?
PRM માં બાંધકામ અને ક્વેરી તબક્કાનો સમાવેશ થાય છે.
પ્રથમ તબક્કામાં, એક રોડમેપ આલેખવામાં આવે છે જે પર્યાવરણમાં સંભવિત ગતિનો અંદાજ આપે છે. એક રેન્ડમ રૂપરેખાંકન પછી બનાવવામાં આવે છે અને કેટલાક પડોશીઓ સાથે જોડાયેલ છે.
શરૂઆત અને ધ્યેય રૂપરેખાંકનો ક્વેરી તબક્કામાં ગ્રાફ સાથે જોડાયેલા છે. પાથ પછી a દ્વારા મેળવવામાં આવે છે ડિજક્સ્ટ્રાનો સૌથી ટૂંકો રસ્તો પ્રશ્ન
કાર્યક્રમો
PRM નો ઉપયોગ સ્થાનિક આયોજકોમાં થાય છે, જ્યાં અલ્ગોરિધમ બે બિંદુઓ, એટલે કે પ્રારંભિક અને ધ્યેય બિંદુઓ વચ્ચે એક સીધી રેખા પાથની ગણતરી કરે છે.
અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ પાથ પ્લાનિંગ અને અથડામણ શોધ એપ્લિકેશનને સુધારવા માટે પણ થઈ શકે છે.
4. ઝીરો મોમેન્ટ પોઈન્ટ (ZMP) અલ્ગોરિધમ
ઝીરો મોમેન્ટ પોઈન્ટ (ZMP ટેકનિક) એ એક અલ્ગોરિધમ છે જેનો ઉપયોગ રોબોટ્સ દ્વારા ફ્લોરની પ્રતિક્રિયા બળની વિરુદ્ધ કુલ જડતાને રાખવા માટે કરવામાં આવે છે.
આ અલ્ગોરિધમ ZMP ની ગણતરીના ખ્યાલનો ઉપયોગ કરે છે અને દ્વિપક્ષીય રોબોટ્સને સંતુલિત કરવા માટે તેને લાગુ કરે છે. સરળ ફ્લોર સપાટી પર આ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરીને દેખીતી રીતે રોબોટને કોઈ ક્ષણ ન હોય તેમ ચાલવા દે છે.
ASIMO (Honda) જેવી મેન્યુફેક્ચરિંગ કંપનીઓ આ ટેકનિકનો ઉપયોગ કરે છે.
તે કેવી રીતે કામ કરે છે?
કોણીય મોમેન્ટમ સમીકરણનો ઉપયોગ કરીને વૉકિંગ રોબોટની ગતિનું આયોજન કરવામાં આવ્યું છે. તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે જનરેટ થયેલ સંયુક્ત ગતિ રોબોટની ગતિશીલ પોસ્ચરલ સ્થિરતાની ખાતરી આપે છે.
આ સ્થિરતા પૂર્વવ્યાખ્યાયિત સ્થિરતા પ્રદેશની સીમાઓમાં શૂન્ય-ક્ષણ બિંદુ (એલ્ગોરિધમ દ્વારા ગણવામાં આવે છે) ના અંતર દ્વારા માપવામાં આવે છે.
કાર્યક્રમો
રેમ્પ અને અવરોધો પર નેવિગેટ કરતી વખતે iRobot PackBot જેવા રોબોટની ટિપિંગ સામે સ્થિરતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે શૂન્ય મોમેન્ટ પોઈન્ટનો ઉપયોગ મેટ્રિક તરીકે થઈ શકે છે.
5. પ્રમાણસર ઇન્ટિગ્રલ ડિફરન્શિયલ (PID) નિયંત્રણ અલ્ગોરિધમ
પ્રમાણસર ઇન્ટિગ્રલ ડિફરન્શિયલ કંટ્રોલ અથવા PID, ભૂલ મૂલ્યની ગણતરી કરીને યાંત્રિક ઘટકો માટે સેટિંગ્સને સમાયોજિત કરવા માટે સેન્સર પ્રતિસાદ લૂપ બનાવે છે.
આ અલ્ગોરિધમ્સ ત્રણેય મૂળભૂત ગુણાંક, એટલે કે પ્રમાણ, અભિન્ન અને વ્યુત્પન્નને જોડે છે જેથી તે નિયંત્રણ સંકેત ઉત્પન્ન કરે.
તે રીઅલ-ટાઇમમાં કામ કરે છે અને જ્યાં જરૂર હોય ત્યાં સુધારા લાગુ કરે છે. આમાં જોઈ શકાય છે સ્વ ડ્રાઇવિંગ કાર.
તે કેવી રીતે કામ કરે છે?
PID નિયંત્રક સચોટ અને શ્રેષ્ઠ નિયંત્રણ લાગુ કરવા માટે તેના આઉટપુટ પર પ્રમાણસરતા, અભિન્ન અને વ્યુત્પન્ન પ્રભાવની ત્રણ નિયંત્રણ શરતોનો ઉપયોગ કરે છે.
આ નિયંત્રક ઇચ્છિત સેટપોઇન્ટ અને માપેલ પ્રક્રિયા ચલ વચ્ચેના તફાવત તરીકે સતત ભૂલ મૂલ્યની ગણતરી કરે છે.
તે પછી કંટ્રોલ વેરીએબલના એડજસ્ટમેન્ટ દ્વારા સમય જતાં ભૂલને ઘટાડવા માટે કરેક્શન લાગુ કરે છે.
કાર્યક્રમો
આ નિયંત્રક કોઈપણ પ્રક્રિયાને નિયંત્રિત કરી શકે છે જેમાં માપી શકાય તેવું આઉટપુટ હોય, તે આઉટપુટ માટે જાણીતું આદર્શ મૂલ્ય હોય અને પ્રક્રિયામાં ઇનપુટ હોય જે માપી શકાય તેવા આઉટપુટને અસર કરશે.
ઉદ્યોગમાં તાપમાન, દબાણ, બળ, વજન, સ્થિતિ, ઝડપ અને અન્ય કોઈપણ ચલ કે જેના માટે માપ અસ્તિત્વમાં છે તેનું નિયમન કરવા માટે નિયંત્રકોનો ઉપયોગ થાય છે.
ઉપસંહાર
તેથી, આ રોબોટિક્સમાં ઉપયોગમાં લેવાતા કેટલાક સૌથી સામાન્ય અલ્ગોરિધમ્સ હતા. આ તમામ અલ્ગોરિધમ્સ ભૌતિકશાસ્ત્ર, રેખીય બીજગણિત અને આંકડાઓના મિશ્રણ સાથે એકદમ જટિલ છે જેનો ઉપયોગ ક્રિયાઓ અને હિલચાલને મેપ કરવા માટે કરવામાં આવે છે.
જો કે, જેમ જેમ ટેક્નોલોજી આગળ વધે છે તેમ રોબોટિક્સ એલ્ગોરિધમ વધુ જટિલ બનવા માટે વિકસિત થશે. રોબોટ્સ વધુ કાર્યો પૂર્ણ કરી શકશે અને પોતાના માટે વધુ વિચારી શકશે.
જો તમને આ લેખ ગમ્યો હોય, HashDork's Weekly પર સબ્સ્ક્રાઇબ કરો ઇમેઇલ્સ દ્વારા અપડેટ્સ, જ્યાં અમે નવીનતમ AI, ML, DL, પ્રોગ્રામિંગ અને ફ્યુચર ટેક સમાચાર શેર કરીએ છીએ.
એક જવાબ છોડો